火山引擎谭待：大模型的超低定价，来自对技术的信心

　　“降价的基本逻辑是%%%@%，我们有信心用技术手段降低成本**%@，市场也需要更低价的大模型#*%%。”

　　5月15日*@@#@，字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布%#*#。火山引擎总裁谭待在接受媒体采访时*#，谈到了大模型的定价策略**。

　　豆包大模型的超低价格引发行业震动#*@*。据悉#**，豆包主力模型的推理输入价格只有0.0008元/千Tokens@*#*%，比行业便宜99.3%@#***。对此%#@，谭待坦言@@@，“降价是用技术优化成本来实现的@@。如果只是补贴%*@，用亏损换收入是不可持续的%#@，火山引擎不会走这条路#@。”

　　据介绍*#*，大模型推理成本的优化*#，技术上有很多手段%*。首先是模型本身@%，模型结构、训练方法都可以持续改进#@#*%，包括业界很关注的MoE(混合专家模型)%*@#@，就是优化推理成本很好的解决方案*%#。

　　其次是工程上的优化%*#。大模型的调用量越大#*%#@，优化推理成本的空间也越大@%。以前的模型都是单机推理@@，大模型用的是分布式推理#@。所以如果能把各种各样的底层算力用得更好*@#，推理成本就会大大降低%*%。

　　谭待进一步解释说*@%#，豆包大模型平均每天处理1200亿Tokens文本、生成3000万张图片**@##，这里有不同的负载#%@，可以把不同任务混合在一起##*，互相错峰*@*@，通过智能调度把它们的利用率都跑得很高@%@@@，就能极大地提升资源利用率@**，实现整体成本的优化@%#@%。

　　另外以字节内部业务为例##，飞书的主要流量高峰在工作时间@*@%%，抖音在下班后休闲时间的流量更高@%@，这些不同业务的大模型推理%*%%@，也能根据业务特点错峰使用#@，就可以降低成本@***。

　　对于“大模型开始价格战”的说法@*%@，谭待认为#%##，大模型市场仍在发展初期%@%%，远远没到激烈竞争的阶段*#。“池塘有多大#*##@，鱼就有多大*@，现在整个池塘还在培养的过程@*@。”

　　“一个人现在创业%*@，如果要花1万块钱调用大模型*#@@，可能会觉得有点贵*#@#*。我们把价格降到1%都不到##%@*，100块钱就能用起来#*%，他的想法也就更容易尝试@*@%*。”谭待表示%@，企业的AI转型充满不确定性*#%#，试错成本要尽量低*@*%#，才能更快更多地实现大模型的应用落地###**，从而让整个行业受益%#%*%。